描述
GGML （Generic Graph Machine Learning）是一个强大的张量库，迎合了机器学习从业者的需求。它提供了一组强大的功能和优化，支持在商品硬件上训练大规模模型和高性能计算。
主要特征： 基于 C 的实现： GGML 是用 C 编写的，提供跨平台的效率和兼容性。 16 位浮点数支持：支持 16 位浮点运算，减少内存需求并提高计算速度。 整数量化：通过量化模型权重和激活以降低位精度来优化内存和计算。
用例： 大规模模型训练： GGML 非常适合训练需要大量计算资源的机器学习模型。 高性能计算： GGML 的优化使其非常适合机器学习中的高性能计算任务。
GGML是一个强大的张量库，旨在满足机器学习从业者的需求。
数据统计
数据评估
关于GGML特别声明
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